Семантические сети. Экспериментально построенные диаграммы состояния проверяют по правилу фаз Гиббса, которое выражает общие закономерности существования устойчивых фаз в

Лекция 5

Правило фаз

Экспериментально построенные диаграммы состояния проверяют по правилу фаз Гиббса, которое выражает общие закономерности существования устойчивых фаз в условиях равновесия. Правило фаз показывает, происходит ли процесс кристаллизации при постоянной температуре или в интервале температур, и указывает, какое число фаз может одновременно существовать в системе.

Тат как диаграммы состояния обычно строят при постоянном (атмосферном) давлении и число внешних параметров равно 1 (температура), то правило фаз выражается следующим уравнением:

С = К + 1 – Ф

К – число компонентов

Ф – число фаз

1- температура (внешний фактор)

Компоненты – вещества, образующие систему.

С – число степеней свободы, т.е. число независимых переменных внутренних (состав фаз) и внешних (t^о) факторов, которые можно изменять без изменения числа фаз, находящихся в равновесии.

Так как число степеней свободы не может быть отрицательным, то

К + 1 – Ф ≥0, а Ф ≤ К + 1 (т.е. число фаз в сплаве, находящемся в равновесии, не может быть больше, чем число компонентов + 1). Следовательно, в двойной системе (К=2) в равновесии может находиться не более трех фаз, в тройной – не более четырех, и т.д.

Если в равновесии находится максимальное число фаз, то С=0 (система нонвариантна), т.е. существование всех фаз возможно при постоянной температуре и определенном составе фаз (на кривой охлаждения имеется горизонтальный участок).

Примеры:

1) Кристаллизация чистого компонента: К=1; Ф=2 (ж. и тв.) С=1+1-2=0

2) Кристаллизация эвтектики в 2-х компонентной системе: К=2; Ф=3

С=2+1-3=0. т.е. любое изменение условий вызовет изменение числа фаз (равновесие нарушится).

3) Кристаллизация сплава в двухкомпонентной системе: К=2, Ф=2 (ж. и тв.), С=2+1-2=1 т.е. процесс идет в интервале температур и на кривой охлаждения отмечается перегиб. Можно изменить температуру, и сплав останется жидким.

Контрольные вопросы

1. Сколько фаз в твердом растворе?
2. Какие двухфазные структуры Вы знаете?
3. Как можно построить диаграмму состояния?
4. Сколько степеней свободы имеет система в процессе кристаллизации чистого компонента?
5. Сколько фаз возможно в двухкомпонентной системе?

В бытовом понимании семантика означает смысл слова, действия, художественного произведения и т.п. Семантическая сеть – это граф, вершинам которого сопоставляются понятия (объекты, процессы, явления), дуги графа – это отношения между вершинами.

Метки вершин имеют ссылочный характер и представляют собой некоторые имена. В роли имен могут выступать, например, слова естественного языка. Метки дуг обозначают элементы множества отношений.

Возможные отношения в семантических сетях (не полный список):

Агент – это то, что (тот, кто) вызывает действие. Агент часто является подлежащим в предложении. Например, «Иванов ударил мяч».

Объект – это то, на что (на кого) направлено действие. В предложении объект часто выполняет роль прямого дополнения. Например, «Робот взял пирамиду».

Инструмент – это средство, которое используется агентом для выполнения действия. Например, «Иванов открыл дверь с помощью ключа».

Соагент – служит как подчиненный партнер главному агенту. Например, «Иванов сдал экзамен с помощью Петрова».

Пункт отправления и пункт назначения – это отправная и конечная позиция при перемещении агента или объекта. Например, «Робот переместился от одного станка к другому».

Траектория – это перемещение от пункта отправления к пункту назначения. Например, «Они прошли через дверь по ступенькам на лестницу».

Средство доставки – то в чем или на чем происходит перемещение. Например, «Иванов всегда едет домой на машине».

Местоположение – то место, где произошло (происходит, будет происходить) действие. Например, «Он работал за столом».

Потребитель – то лицо, для которого выполняется действие. Например, «Иванов собрал шпаргалки для Кати».

Сырье – это, как правило, материал из которого что-то сделано или состоит. Обычно сырье вводится предлогом из. Например, «Иванов собрал робот из интегральных схем».

Время – указывает на момент совершения действия. Например, «Он закончил работу поздно вечером».

Под фактом понимают конкретизацию определенного отношения между объектами. В графической интерпретации факт – это подграф семантической сети, имеющий звездообразную структуру. Корень подграфа – вершина предикатного типа, помеченная уникальной меткой, включающей имя соответствующего отношения. Из вершины факта выходят ребра, помеченные именами атрибутов данного факта, ведущие в вершины базового множества, которые являются значениями этих атрибутов. Иногда удобна табличная форма записи фактов.

Например:

Метка факта	Отношение «меньше»
	1 2
F1 F2 F3	0 1 1 2 0 2

Пример семантической сети (рис.11): Поставщик осуществил поставку изделий по заказу клиента до 1 июня 2008 г. в количестве 1000 шт.

Рис.11. Пример семантической сети.

Поиск в семантической сети (рис.12): Какой объект находится на желтом блоке?

Рис.12. Поиск в семантической сети.

Совместив запрос с сетью получим ответ – пирамида.

Классификация сетей.

По структуре:

Сети простого типа – у которых вершины не имеют собственной внутренней структуры.

Однородные сети – при одинаковых отношениях между вершинами.

Сети иерархического типа – таким сетям свойственны структуры с вершинами разного ранга, имеющими разный уровень или подчиненность от низших к высшим.

По характеру отношений, приписываемых дугам сети:

Функциональные сети. Дуги отражают тот факт, что вершина, из которой выходит дуга, играет по отношению к вершине, куда идет дуга, роль аргумента. Описания, соответствующие вершине – функции, задают процедуру нахождения результата.

Сценарии – однородные сети, в которых в качестве единственного отношения выступает отношение нестрогого порядка (например, отношение «не раньше, чем»), которое допускает одновременность. Чаще всего эти отношения определяют все возможные последовательности событий.

Семантические сети делятся на и нтенсиональные и экстенсиональные. Интенсиональная сеть содержит интенсиональные знания и описывает общую структуру модернизируемой предметной области на основе абстрактных объектов и отношений, т.е. обобщенных представителей некоторых классов объектов и отношений. Например, такие объекты как производственный участок, груз, деталь могут являться обобщенными понятиями множества значений от которых образуется множество имен конкретных производственных участков (токарный, прессовый и т.п.), множество имен грузов (заготовка, кассета), множество классов деталей (болт, вал, гайка и т.п.).

Экстенсиональная семантическая сеть описывает экстенсиональные знания о модернизируемых объектах, являясь как бы «фотографией» его текущего состояния.

Интенсиональная сеть предложения «Робот сверлит отверстие в детали сверлом диаметром 10 мм (рис. 13).

Рис. 13. Интенсиональная сеть.

Рис.14. Экстенсиональная сеть.

В семантических сетях используются три основных типа объектов: понятия, события, свойства.

Понятие – это сведения об абстрактных или физических объектах предметной области. Общие понятия интерпретируются как множество параметров или констант.

События – это действия, которые могут внести изменения в предметную область.Результатом события является некоторое новое состояние предметной области. Можно задать желаемое (целевое) состояние предметной области и поставить задачу отыскания в семантической сети последовательности событий, приводящей к новому состоянию.

Свойства – используются для уточнения понятий или событий. Для понятий это особенности или характеристики (цвет, размеры, качество). Для свойств - продолжительность, время, место.

Семантические отношения делят на четыре класса: лингвинистические, логические, теоретико-множественные и квантифицированные.

Лингвинистические отношения – наиболее употребительные – падежные, к которым относятся, в частности, следующие: агент – отношение между событием и тем кто (что) его вызывает; объект – отношение между событием и тем, над чем производится действие; условие – отношение, указывающее логическую зависимость между событиями; инструмент – объект, с помощью которого совершается событие; место – место совершения события. Другой тип лингвинистических отношений – это характеризация глаголов и атрибутивных отношений. К характеризации глаголов относятся наклонение, время, род, число, залог. Атрибутивные отношения – цвет, форма, размер. Например: фраза «Большие красные шары» с использованием атрибутивных отношений может быть представлена структурой, изображенной на рис.15.

Рис.15. Фраза «большие красные шары»

Логические отношения представляют собой операции алгебры логики..

Теоретико-множественные – это подмножество, супермножество, элемент множества, отношение части и целого и др. Этот класс отношений используется для построения иерархических соподчиненных структур, для представления обобщенной информации (рис.16).

Рис.16. Иерархия классификации роботов.

Квантифицированные отношения – это логические кванторы общности и существования. Логические кванторы применяются для представления знаний декларативного типа. Например: «каждый станок требует профилактического ремонта», «Существует робот А, который может обслуживать станки группы В».

Важным понятием в семантических сетях является десигнат – уникальное внутрисистемное имя, которое ставится в соответствие некоторому объекту в предметной области, если о нем в данный момент времени нет полной информации. Например, «Станок С1 имеет накопитель». Это предложение имеет неопределенность относительно характеристик накопителя. По мере поступления информации будут уточняться емкость накопителя и другие данные.

(F1: имеет агент Станок объект D1)

(D1: имя накопитель)

(D1: габарит ______)

(D1: емкость _______)

F1 – метка факта, D1 – метка десигната.

В момент первого напоминания вводится информация, которая используется в дальнейшем. В семантических сетях информация может представляться в фреймовом виде..

При построении интеллектуальных банков данных на основе семантических сетей основным принципом их организации является разделение экстенсиональных и интенсиональных знаний, при этом экстенсиональные семантические сети являются основой базы данных, а интенсиональные сети – основой базы знаний (рис.17).

Рис.17. Формирование интеллектуальных банков на основе сетей.

Особенности представления знаний в семантических сетях состоят в следующем:

- в семантической сети могут быть представлены такие виды объектов как понятия, события, специализированные методы решения. Увеличение номенклатуры объектов снижает однородность сети и приводит к необходимости увеличения набора механизмов и методов вывода.

- многомерность семантических сетей позволяет представить в них сложные семантические отношения, связывающие отдельные понятия, понятия и события в предложении, а также предложения в текстах.

- на каждой стадии формирования решения можно четко разделить полное знание системы (полная семантическая сеть) и текущее знание – возбуждаемый участок сети, в котором производятся некоторые операции (процесс вывода, понимания и т.п.).

Известны многие варианты семантических сетей, общие характеристики которых сводятся к следующему:

- описание объектов предметной области происходит на уровне естественного языка;

- все знания, включая вновь поступающие факты, а также специализированные методы решения, накапливаются в относительно однородной структуре памяти;

- определяется ряд более или менее унифицированных семантических отношений между объектами, которым ставятся в соответствие унифицированные методы вывода;

- запросы вместе с методами вывода определяют участки знания (семантической сети), имеющие отношение к поставленной задаче, фиксируя тем самым понимание запроса и вытекающую из него цепь выводов, соответствующих решению задачи; выводы в семантических сетях отличаются значительной полнотой.

Управление выводом.

Механизм вывода использует особый метод генерации выводов, так называемый «метод распространяющейся активности и техники пересечений». Процесс осуществляется построением на основе введенных высказываний цепочек возможных выводов во всех направлениях до тех пор, пока в сети не обнаружится пересечение или не найден фрагмент, отражающий поставленный запрос к базе знаний. Недостаток – сложность организации процедуры вывода. Область применения семантических сетей – системы обработки естественного языка, системы технического зрения и другие.

Пример составления семантической сети.

Предложение: Если станок закончил обработку, робот грузит кассету с деталями на робокар, который перевозит их на склад, где штабелер помещает кассету в ячейку.

Выделяем факты (факт – конкретизация отношений между объектами).

F1 – станок закончил обработку;

F2 – робот грузит;

F3 – робокар перевозит;

F4 – кассета содержит;

F5 – штабелер размещает.

Обозначаем факты кружками, а связанные с ними события – прямоугольниками. Дуги помечаем наименованиями отношений, которые они выражают рис.18).

Рис.18. Пример семантической сети.

Запрос можно представить графом, в котором вершины, соответствующие некоторым переменным, не определены.

Запрос: Оператор сообщил, что робокар что-то перевозит. Определить, что и как перевозит робокар (рис.19).

Факт сообщил

Рис.19. Пример подграфа.

Вложив этот подграф в семантическую сеть (совместив с F3) получим конкретные ответы: х – кассета, у – склад. Ответ будет выглядеть так: робокар перевозит кассету на склад.

Дата добавления: 2014-01-11